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Enregistrement W2048366934 · doi:10.1029/2001jd000668

Three‐satellite comparison of polar mesospheric clouds: Evidence for long‐term change

2002· article· en· W2048366934 sur OpenAlexaff
E. P. Shettle, Gary E. Thomas, J. J. Olivero, W. F. J. Evans, D. J. Debrestian, L. R. Chardon

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAtmospheric sciencesExtinction (optical mineralogy)LidarNorthern HemisphereMesosphereRayleigh scatteringPolarSatelliteWavelengthRemote sensingPhysicsGeologyOpticsAstronomyStratosphere

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of polar mesospheric clouds (PMCs) from three different satellite instruments are compared. These instruments are the Solar Mesospheric Explorer (SME), the Wind Imaging Interferometer (WINDII), and the Polar Ozone and Aerosol Measurement (POAM II). These measurements have been put on a common basis, correcting for differences in the wavelengths and measurement techniques used. This common basis is the probability distribution of the excess extinction ratio (EER) at a standard wavelength of 265 nm, where the EER is the ratio of the PMC extinction coefficient to the background molecular Rayleigh scattering coefficient. The results indicate that the POAM and WINDII measurements in the Southern Hemisphere had a higher probability of observing bright PMCs during the 1993–1996 time period than SME did a decade earlier in 1983–1986. Local time variations identified in WINDII data are interpreted in terms of a diurnal and semidiurnal component of average EER. These results are qualitatively similar to those found from lidar soundings of noctilucent cloud at sites in Norway and at the South Pole. Differences in interannual variability, local time of the measurements, assumed particle size distributions, and solar cycle effects are ruled out as possible explanations of the differences.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,196
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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